Engineering Reports文章合辑——基于深度学习的机械和结构健康监测

随着工业智能化和基础设施安全需求的提升，基于深度学习的机械与结构健康监测技术成为研究热点。传统监测方法依赖物理模型和人工特征提取，难以应对复杂工况下的高维、非线性数据。深度学习通过卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等模型，能自动提取传感器信号中的深层特征，实现损伤识别、故障定位和剩余寿命预测的智能化。近年来，深度学习技术为土木与机械结构的智能化检测与维护开辟了新的路径。本文精选了Engineering Reports 近几年发表的部分相关文章，研究聚焦于桥梁、风力涡轮机叶片、污水管道等复杂结构的表面及内部损伤检测，结合非破坏性评估（NDE）、三维数字孪生、无人机巡检等技术，实现了从数据采集到自动化分析的闭环。通过改进的卷积神经网络（如YOLOv5）、多目标优化模型及混合算法，显著提升了缺陷识别的精度与效率。尽管在算法泛化性、实时性及数据标注成本等方面仍存挑战，但深度学习与工程检测的深度融合为工业资产管理、预防性维护及安全评估提供了可持续的解决方案。